• 인터넷정보학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.143-151
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• 2010

내장형 시스템의 요구사항이 증가함에 따라 내장형 시스템에서 동작하는 프로그램의 복잡도가 증가하고 있다. 이는 최적의 성능을 발휘하는 소프트웨어의 작성을 어렵게 만드는 요인이 된다. 본 논문은 내장형 시스템에 적합한 호스트/타겟 구조의 프로파일링 도구를 제안한다. 제안하는 도구는 교차 개발환경을 사용하는 내장형 시스템에 적합하도록 호스트에서 작성한 프로그램에 로그를 발생시키는 소스를 삽입하여 타겟 시스템에서 실행한다. 발생된 프로파일링 로그는 통신으로 호스트 시스템에 전송하고 전송한 로그 데이터는 호스트 시스템에서 분석하여 XML 형태로 저장하고 보고서를 생성한다. 보고서는 GUI 기반의 그래픽 뷰어를 통해 개발자에게 제공한다. 제안하는 도구는 자원이 적은 타겟 시스템의 로드를 줄이고 생성하는 로그 XML은 XSLT를 이용하여 다른 형태로 변환하기 용이하다. 또한 제안하는 도구는 이클립스 플러그인 기반으로 이클립스의 다양한 기능을 그대로 사용할 수 있는 장점을 가진다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제20권3호
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• pp.65-70
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• 2021

According to the trend of increasingly sophisticated cyber threats, the need for technology research that can be applied to cyber security personnel management and training systems is constantly being raised not only overseas but also in Korea. Previously, the US and UK have already recognized the need and have been steadily conducting related research from the past. In the United States, by encouraging applications based on related research (NICE Cybersecurity Workforce Framework) and disclosing successful use cases to the outside, it is laying the groundwork for profiling cyber security experts. However in Korea, research on cyber security expert training and profiling is insufficient compared to other countries. Therefore, in this study, in order to create a system suitable for the domestic situation, research and analysis of cases in the United States and the United Kingdom were conducted over the past few years, and based on this, a prototype was produced for the study of profiling technology for domestic cyber security experts.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.127-134
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• 2021

최근 빅데이터 산업의 확대로 고품질의 데이터를 확보하는 것이 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 고품질의 데이터를 확보하기 위해서는 데이터에 품질에 대한 정확한 평가가 선행되어야 한다. 데이터의 품질은 데이터에 대한 통계와 같은 메타정보를 통해 평가할 수 있는데 이러한 메타정보를 자동으로 추출하는 기능을 데이터 프로파일링이라고 하다. 지금까지 데이터 프로파일링 소프트웨어는 기존의 데이터 품질 또는 시각화 관련 소프트웨어의 부품이나 추가적인 서비스로 제공되는 것이 일반적이었다. 따라서 프로파일링이 요구되는 다양한 환경에서 직접적으로 사용하기에는 적합하지 않았다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 마이크로 서비스 아키텍처를 적용하여 다양한 환경에서 서비스가 가능한 데이터 프로파일링 소프트웨어의 개발 결과를 제시한다. 개발된 데이터 프로파일러는 restful API를 통해 데이터의 메타정보에 대한 요청과 응답을 제공하여 사용하기 쉬운 서비스를 제공한다. 또한, 특정 환경에 종속되지 않고 다양한 빅데이터 플랫폼이나 데이터 분석 도구들과 원활한 연계가 가능하다는 장점이 있다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제11권3호
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• pp.192-197
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• 2003

The ‘AEIPR’(Accelerometer Established Inertial Profiling Reference) method has been applied to measure the road profile. The dynamic road profiling method using AEIPR has the advantages of cost effectiveness, measuring speed and relatively high reliability. However, it is required to improve the double integration algorithm to get the measurement results with the accuracy of hither level. In the first part of this paper, the effective double integration algorithm is suggested and the ‘Road Profiler’ software is developed on the basis of the algorithm. Road profiling tests are performed using the developed ‘Road Profiler’ system on the specially designed tracks for the durability tests and the various types of pubic roads. Test results are shown and evaluated by the international road evaluation indicies and classification.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제17권2호
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• pp.143-150
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• 2021

산업 현장에서 발생하는 다양한 안전사고의 원인이 되는 위험 요소를 분석하여 사용자에게 발생하는 안전사고를 줄일 수 있는 지능형 기술 개발에 대한 필요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 산업 현장에서 발생하는 안전사고와 관련된 사용자 정보를 특정하고 모델링하여 사용자에게 일어나는 안전 사고를 미리 예방할 수 있는 사용자 안전 프로파일링에 대한 기술을 제안하였다. 사용자 프로파일링은 사용자의 혈압, 맥박, 움직임 등의 정보로부터 사용자의 생체, 작업 패턴, 작업 유형에 대한 안전 상태를 정(positive)과 부(negative)로 특정 및 모델링하고 딥러닝 인공지능 분석기술을 이용하여 사용자의 안전 상태를 정상과 비정상 상태로 분류할 수 있도록 하였다. 제안된 기술의 타당성을 검증하기 위하여 산업 현장에서 근무하는 사용자 5명을 대상으로 10종 이상의 사용자 정보를 리빙랩에서 획득하여 지능형 분석 시스템을 학습한 후 5개의 테스트 셋을 이용하여 정확도 시험을 반복 시행하여 93.6%의 사용자 안전 프로파일링 시스템의 정확도를 얻을 수 있었다.

• 한국자기공명학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.10-17
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• 2018

Metabolite identification and quantification are one of the foremost important issues in metabolomics. In NMR based metabolomics, mainly one-dimensional proton NMR spectra of biofluids, such as urine and serum are measured. However, it is not always easy to identify and quantify metabolites in one-dimensional proton NMR spectra. This article introduces useful public metabolite databases, metabolic profiling software, and articles.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제41권10호
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• pp.85-94
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• 2004

본 논문에서는 메모리 접근 연산을 레지스터 접근 연산으로 변환함으로써 레지스터를 할당하여 내장형 소프트웨어의 성능 향상을 도모할 수 있는 위한 레지스터 할당 기법을 제안한다. 제안된 방법에서는 프로파일링(Profiling)을 통하여 메모리 트레이스(trace)를 얻는다. 그리고 각 함수의 수행 횟수에 대한 프로파일링 결과로부터 높은 동적 호출 횟수를 가지는 대상 함수를 선정하여 제안된 레지스터 할당 기법을 적용한다. 이와 같이 최적화의 대상이 되는 함수의 수를 줄임으로써 전체적인 컴파일 시간을 줄일 수 있다. 최적화대상 함수의 메모리 트레이스를 탐색하여 레지스터 접근 연산으로 변경될 경우 수행 사이클을 줄일 수 있는 메모리 접근 연산을 찾는다. 찾아진 메모리 접근 연산에 대해서는 컴파일러의 중간단계 코드를 수정하여 프로모션 레지스터(promotion register)를 할당한다. 이와 같은 과정을 거쳐 메모리 접근 연산이 프로모션 레지스터에 대한 접근 연산으로 대체되고 이로부터 성능향상을 얻을 수 있다. 제안된 레지스터 프로모션 기법을 ARM과 MCORE 프로세서용 컴파일러에 적용한 후 MediaBench와 DSPStone 벤치마크를 이용하여 cycle count를 비교함으로써 성능을 측정하였다. 그 결과 ARM과 MCORE에 대하여 평균 14%와 18%의 성능향상을 얻을 수 있었다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제11A권5호
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• pp.373-382
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• 2004

이 논문에서는 내장형 소프트웨어의 성능 향상을 위하여 사용될 수 있는 레지스터 프로모션의 새로운 기법을 제안한다. 레지스터 프로모션은 프로그램 내의 메모리 접근 연산(memory access)을 레지스터 접근 연산(register access)으로 바꾸어서 프로그램의 성능 향상을 꾀하는 최적화 방법 중의 하나이다. 제안된 방법에서는 프로파일링(profiling)을 통하여 주어진 소스 코드 내에서의 메모리 접근 연산에 대한 트레이스(trace)를 얻는다. 그리고 각 함수의 수행 횟수에 대한 프로파일링 결과로부터 높은 동적 호출 횟수를 가지는 대상 함수를 선정하여 제안된 레지스터 프로모션 기법을 적용한다. 이와 같이 최적화의 대상이 되는 함수의 수를 줄임으로써 컴파일 시간을 줄일 수 있다. 최적화 대상 함수의 메모리 트레이스를 탐색하여 레지스터 접근 연산으로 변경될 경우 수행 사이클을 줄일 수 있는 메모리 접근 연산을 찾는다. 찾아진 메모리 접근 연산에 대해서는 컴파일러의 중간단계 코드를 수정하여 프로모션 레지스터를 할당한다. 이와 같은 과정을 거쳐 메모리 접근 연산이 프로모션 레지스터에 대한 접근 연산으로 대체되고 이로부터 성능향상을 얻을 수 있다. 제안된 레지스터 프로모션 기법을 ARM과 MCORE 프로세서용 컴파일러에 적용한 후 MediaBench와 DSPStone 벤치마크을 이용하여 실험한 결과 ARM과 MCORE 프로세서에 대하여 각각 평균 14%와 18%의 성능향상을 얻을 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권7호
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• pp.277-282
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• 2015

건강정보의 교환, 통합, 공유, 검색의 표준을 개발하는 Health Level Seven(HL7)에서 발표된 표준들은 글로벌한 의료정보 서비스에 성공적으로 사용되고 있다. 그러나 V2.x Message와 V3 Clinical Document Architecture(CDA)는 습득하고 개발하는 데 많은 시간이 소요되는 문제점이 있다. 개선된 Fast Healthcare Interoperability Resources(FHIR)를 사용함으로써 이러한 문제점을 해결할 수 있는 방법인지 모색한다. 개인건강기록이 사회적인 관심을 끌고 있고, 스마트폰 보급률이 급격히 증가하는 점을 반영하여 스마트폰으로 접속 가능한 개인건강기록 프로파일링 시스템을 개발한다. Furore에서 개발한 FHIR Profile editor tools을 통해 profile의 생성, 변경의 개선점을 찾아본다. 이와 같은 시스템을 구축하기 위해서 Electronic Medical Record(EMR) 시스템과 Personal Healthcare Record(PHR) 시스템 간의 정보교류를 FHIR Open API로 구성한다. PHR 프로파일링 시스템에서는 이들 트랜잭션을 RESTful 서비스로 제공한다. 본 연구에서는 FHIR를 통해 PHR 프로파일링 시스템 개발의 효율성을 검증한다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제14A권3호
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• pp.167-172
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• 2007

가상기계(Virtual Machine)는 소프트웨어로 제작되어 논리적인 시스템 구성을 갖는 컴퓨터이기 때문에 그 수행 속도와 필요 저장 공간 측면에서 성능이 떨어질 수밖에 없다. 이러한 환경에서의 가상기계 코드 최적화는 실행 성능을 향상시킬 수 있기에 중요하다. 특별히 임베디드 장치(Embedded Device)에서 작동하는 가상기계 환경에서의 최적화는 기존의 최적화에 비해 수행 비용 대비 효과에서 높은 효율을 요구한다. 이에 따라 프로파일링을 통하여 성능에 크게 영향을 주는 함수 또는 기본 블록(Basic Block)을 찾아 최적화하는 것이 효과적이다. 본 논문에서는 프로파일링을 이용한 가상기계 코드 최적화기를 설계하고 구현하였다. 먼저, 가상기계 코드 최적화를 위해 코드를 실행하여 얻을 수 있는 동적 정보인 프로파일링 데이터(Profiling Data)를 정의하였고, 프로파일링 정보를 이용한 가상기계 코드 최적기를 구현하였다. 또한, 구현과 실험에 있어서 가상기계 코드는 EVM(Embedded Virtual Machine)의 중간 언어인 SIL(Standard Intermediate Language)를 사용하였고, 구현된 최적화기에 대한 실험을 통해 최적화기의 효과를 확인하였다.